CUSBoost：基於聚類的提升下采樣的非平衡數據分類

原論文地址：CUSBoost: Cluster-based Under-sampling with Boosting for Imbalanced Classification Abstract 普通的機器學習方法，對於非平衡數據分類，總是傾向於最大化佔比多的類別的分類準確率，而把佔比少的類別分類錯誤，但是，現實應用中，我們研究的問題，對於少數的類別卻更加感興趣。最近，處理非平衡數據分類問題的方法

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